DBMS > OpenQM vs. OrigoDB vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften OpenQM vs. OrigoDB vs. Spark SQL vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A fully ACID in-memory object graph database

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

origodb.com

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

origodb.com/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Rocket Software, originally Martin Phillips

Robert Friberg et al

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

1993

2009

under the name LiveDB

2014

2020

Aktuelle Version

3.4-12

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net

Java
Python
R
Scala

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

Role based authorization

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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